"환각·타입 오류 없다"...오픈AI 출신, 의사결정 특화 AI '제브' 선보여 | AIChainDay

한국어 요약by Claude · 2026. 9. 18.

오픈AI 출신 디오고 알메이다가 2년간 개발한 새로운 AI 모델 '제브(Jev)'를 15일 공개했다. 기존 LLM처럼 텍스트를 토큰 단위로 생성하는 대신 구조화된 의사결정을 병렬로 출력하는 '시스템 원' 모델로, '보정된 의사결정 강화학습(RLCD)'이라는 새 기법을 적용해 환각과 타입 오류가 원천적으로 불가능하다고 주장한다. 홈페이지에 따르면 일부 실제 워크플로에서 기존 LLM 대비 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴하다는 수치를 제시했으며, 게임 상태 판단이나 위키피디아 링크 탐색 같은 실사용 사례도 공개됐다. 자연어 생성 LLM을 대체하기보다 소프트웨어가 안정적으로 의존할 수 있는 AI 인터페이스로 자리매김하겠다는 구상이다.

•오픈AI 출신 디오고 알메이다, 2년 개발한 '제브' 15일 공개
•텍스트 생성 대신 구조화된 의사결정을 병렬 출력하는 '시스템 원' 모델
•'보정된 의사결정 강화학습(RLCD)'으로 환각·타입 오류 원천 차단 주장
•일부 워크플로서 기존 LLM 대비 최대 193.6배 속도, 444.6배 저비용 수치 제시
•소프트웨어 자동화용 AI 인터페이스로 포지셔닝, 얼리 액세스 시작

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AI2026년 9월 17일AI 점수: 85%

"환각·타입 오류 없다"...오픈AI 출신, 의사결정 특화 AI '제브' 선보여

출처:AI 타임스

AI 인사이트

개발자투자자

1.오픈AI 출신 디오고 알메이다, 구조화된 판단을 출력하는 의사결정 특화 AI '제브' 공개
2.RLHF·RLVR 대신 '보정된 의사결정 강화학습(RLCD)' 기법으로 정확도·신뢰성 확보
3.문자열 생성 대신 타입 안정성에 집중해 환각과 타입 오류가 수학적으로 불가능하다고 주장
4.기존 LLM 대비 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴하다는 수치 제시, 현재 얼리 액세스 시작

왜 중요한가?

자연어 생성에 초점을 맞춘 기존 LLM과 달리 소프트웨어가 직접 소비할 수 있는 구조화된 의사결정 자체를 출력하는 새로운 모델 유형을 제시해, 속도·비용·안정성이 중요한 기업 자동화 분야의 대안적 AI 아키텍처로 주목된다.

언급 프로젝트

타입세이프 AI 제브

본문 미리보기

기존 대형언어모델(LLM)이 자연어를 생성하는 데 초점을 맞춰 발전해온 가운데, AI가 소프트웨어의 의사결정을 직접 수행하도록 설계한 새로운 접근법이 등장했다. 특히 속도와 비용, 안정성이 중요한 자동화 분야를 겨냥해 텍스트 생성 대신 구조화된 판단 자체를 출력하는 AI 모델이 공개됐다.'챗GPT'와 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 개발에 참여했던 오픈AI 출신 디오고 알메이다는 15일(현지시간) 2년간 개발한 새로운 AI 모델 ‘제브(Jev)’를 공개했다.기존 LLM처럼 텍스트를 한 토큰씩 생성하는 대신 구조화된 의사결정을

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